단어들의 Semantic (의미)
- Lexical Semantics (어휘의 의미): 단어들의 의미에 대한 연구 (단어 감각)
- Synonymy (동의어) 는 단어들 사이에서 정의된다. (단어 감각 아님)
- 두 단어들은 문장의 진실을 보존하면서 어떤 문장에서든 대체될 수 있다면 Synonymy 이다.
- Contrast 의 원리
- 언어적 형태의 차이는 항상 의미의 차이와 관련이 있다.
- 즉, 정확히 같은 단어는 없다.
단어 Similarity (유사성) VS Relatedness (연관성)
- 두 단어가 얼마나 유사한지 정량화하는 것은 질문 답변 (Question-answering), 페러 프레이징 및 요약을 포함한 많은 NLP 작업에서 사용된다.
- 인간의 Annotations 은 기준선의 역할을 한다.
- Word relatedness (관련성) or Association (연관성)
- 커피와 컵은 특징이 없지만 같은 상황에 함께 참여한다.
- Semantic field (의미 분야): 특정 영역을 포괄하고 서로 구조화된 관계를 갖는 단어 집합
- 예시: 병원 분야 - 외과의사, 메스, 간호사, 의약품
- Semantic frame (의미 프레임): 특정 유형의 이벤트에 대한 관점 또는 참가자를 나타내는 단어 집합
- 예시: 거래에 대해 서로 다른 관점을 가진 구매자 및 판매자 역할
Connotations (함축적 의미)
- 글쓴이나 독자의 감정, 의견, 판단 등과 관련된 단어 의미 측면
- 긍정, 부정, 및 뉘앙스일 수 있음
- 예시: Fake, knockoff (가짜), forgery vs replica (복제품)
- Affective (정서적) 이미의 차원
- Valence: 유쾌함 (happy vs annoyed)
- Arousal (각성): 감정의 강도 (enthusiastic vs calm)
- Dminance (지배력): 통제력 (control vs influence)
기본 단어 임베딩: 1-Hot Vector
- 단어는 1-hot vector 로 인코딩 될 수 있다.
- 1-hot vector: 단어가 나타내는 단어에 대한 색인에 1 이 있는 어휘의 크기 = 크기를 갖는 벡터
- 의미 정보는 없음
